Какие методы регуляризации применяются для предотвращения переобучения нейронных сетей?

Некоторые методы регуляризации, которые применяются для предотвращения переобучения нейронных сетей:

• Dropout. habr.com Метод помогает уменьшить переобучение путём случайного зануления некоторых нейронов скрытых слоёв во время обучения. habr.com Из-за этого нейронная сеть не может полагаться на то, что определённые нейроны будут активированы. habr.com Вместо этого она учится использовать большее число нейронов и формирует несколько независимых представлений одних и тех же данных, что снижает риск переобучения. habr.com
• Ранняя остановка. www.baeldung.com habr.com Метод отслеживает производительность модели в наборе проверки во время обучения и прекращает обучение, как только ошибка проверки начинает увеличиваться. www.baeldung.com Это предотвращает чрезмерную адаптацию модели к обучающим данным, гарантируя, что обучение будет остановлено до того, как модель изучит шум и несущественные детали. www.baeldung.com
• Пакетная нормализация. www.baeldung.com Метод нормализует входные данные для каждого уровня так, чтобы они имели среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице. www.baeldung.com Пакетная нормализация уменьшает внутренний сдвиг ковариат, что помогает модели более эффективно обучаться и снижает риск переобучения. www.baeldung.com
• Расширение данных. www.baeldung.com Метод используется для искусственного расширения обучающего набора данных. www.baeldung.com Это достигается путём создания модифицированных версий исходных данных. www.baeldung.com Увеличивая разнообразие обучающих данных, расширение данных помогает модели лучше обобщать. www.baeldung.com
• MixStyle. dzen.ru Техника регуляризации, цель которой — улучшение устойчивости и обобщающей способности свёрточных нейронных сетей за счёт смешивания стилей разных изображений в процессе обучения. dzen.ru
• AdvProp. dzen.ru Метод использует противостояние для улучшения устойчивости и обобщающей способности свёрточных нейронных сетей. dzen.ru Принцип работы AdvProp включает генерацию адверсальных примеров во время обучения и использование их для обновления параметров сети. dzen.ru
• Stochastic Depth. dzen.ru Метод позволяет существенно сократить время обучения и уменьшить риск переобучения, благодаря уменьшению средней глубины сети во время обучения. dzen.ru

Выбор подходящего метода регуляризации для нейронной сети зависит от нескольких факторов, включая размер набора данных, сложность модели и решаемую проблему. www.baeldung.com